典型文献
基于特征优选策略的居民用电行为聚类方法
文献摘要：
针对用电负荷数据聚类特征选择的有效性及互补性问题,提出了一种基于信息量准则的特征优选策略,并在该策略的基础上进行了居民用电行为聚类方法的研究.首先,将贝叶斯信息准则(BIC)和相关系数分别作为特征有效性和关联性的判据来优选聚类特征.然后,采用布谷鸟算法优化了密度峰值法的截断距离.同时,利用异常值检测的思想实现聚类中心的自动选取.最后,根据优选出来的特征集和改进的密度峰值快速搜索聚类(CFSFDP)算法对实际居民用电数据进行聚类分析,验证了所提出方法的聚类效果.不同聚类方法的实验结果表明,采用改进的CFSFDP算法得到的聚类效果最优.
文献关键词：
信息量准则;相关系数;特征优选策略;改进密度峰值法;聚类分析
中图分类号：
作者姓名：
张洁;夏飞;袁博;刘伟
作者机构：
上海电力大学自动化工程学院,上海市 200090;南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司),江苏省南京市211106;海宁亚大塑料管道系统有限公司,浙江省海宁市 314415
文献出处：
引用格式：
[1]张洁;夏飞;袁博;刘伟-.基于特征优选策略的居民用电行为聚类方法)[J].电力系统自动化,2022(06):153-159
A类：
特征优选策略,密度峰值快速搜索聚类,改进密度峰值法
B类：
居民用电行为,聚类方法,用电负荷数据,数据聚类,聚类特征,特征选择,互补性,信息量准则,贝叶斯信息准则,BIC,判据,用布,布谷鸟算法,算法优化,截断距离,异常值检测,聚类中心,自动选取,征集,CFSFDP,用电数据,同聚
AB值：
0.25554
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